JP2013131009A - Information providing system, and information providing method and program - Google Patents
Information providing system, and information providing method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013131009A JP2013131009A JP2011279457A JP2011279457A JP2013131009A JP 2013131009 A JP2013131009 A JP 2013131009A JP 2011279457 A JP2011279457 A JP 2011279457A JP 2011279457 A JP2011279457 A JP 2011279457A JP 2013131009 A JP2013131009 A JP 2013131009A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- group
- information
- user
- server
- browsing history
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、ユーザの嗜好に適した情報を提供可能とする情報提供システム等に関する。 The present invention relates to an information providing system and the like that can provide information suitable for a user's preference.
近年、情報の提供手段として、インターネットのｗｅｂページ等を利用した方法が一般化しつつある。特に、携帯電話機、小型携帯端末等、情報通信機能を備えた端末の普及により、ユーザは任意の場所から、適宜必要な情報を取得可能になっており、利用する店舗等、必要な情報を取得する手段として、インターネットのｗｅｂページ等を利用する例が増えている。その一方で、店舗の事業者にとっては、ｗｅｂページ等を利用して店舗で扱う商品やサービスの案内等の情報の提供を行うことは、近年、重要な顧客の獲得手段となっている。 In recent years, a method using an Internet web page or the like is becoming popular as a means for providing information. In particular, with the widespread use of terminals equipped with information communication functions, such as mobile phones and small portable terminals, users can acquire necessary information from any location, and acquire necessary information such as stores to use. As a means to do this, there are increasing examples of using web pages on the Internet. On the other hand, providing information such as information on products and services handled in a store by using a web page or the like has become an important means for acquiring customers in recent years.
このような、インターネットを利用した店舗等の営業情報の提供あるいは取得方法としては、ユーザが種々の検索サイトを用いて商品分野や場所の条件等のキーワードを入力して検索すると、ユーザの端末に検索結果が表示され、ユーザはそれを参照して選定する。しかし、膨大な量の情報の中から、ユーザの好みに合う店舗を選定するには、探索の手間が掛かる。特に、複数人のグループで利用する店舗を探す場合、各人の好みや苦手なもの等を考慮し、全員の嗜好を反映した店舗を選定したいが、条件に合う店舗を多量の情報の中からユーザ自らが選定するのは難しく、手間が掛かる。そこで、従来より、特許文献１〜特許文献６等に開示されるように、グループのニーズに応じた適切な情報を容易に提供することを目的として、ユーザの嗜好に合致する情報を抽出して提供する情報提供システムが考えられている。
As a method for providing or acquiring business information such as a store using the Internet, when a user searches for a keyword such as a product field or a place using various search sites, the user's terminal The search result is displayed, and the user selects it with reference to it. However, it takes time and effort to search for a store that suits the user's preference from a huge amount of information. In particular, when searching for a store to be used by a group of multiple people, we want to select a store that reflects the tastes of everyone, taking into account the preferences and weaknesses of each person. It is difficult and time-consuming for the user himself to select. Therefore, conventionally, as disclosed in
しかし、グループの嗜好に適合する情報を取得する際、特許文献１〜特許文献６に開示されるような従来技術では、以下の点が課題となっていた。
However, when acquiring information suitable for the preference of the group, the following points are problems in the conventional techniques disclosed in
特許文献１に開示の技術では、特定ユーザが求める情報を提供する手段として、一般ユーザ選択嗜好データと、特定ユーザの基本的情報選択嗜好データとに基づいて特定ユーザモデルを形成する。そのため、特許文献１に開示の技術では、情報を提供するためには、例えば、年齢、性別等の分類毎にジャンル別視聴率等といった一般的な傾向を表すデータが必要である。このような一般的な選択嗜好に関するデータを作成するためには、相応の基礎データの収集が必要となり、負荷、コストが掛かる。
In the technique disclosed in
特許文献２に開示の技術では、利用者グループ全体の嗜好情報を生成して提供するために、利用者毎に、予め設定されたジャンル毎の過去の選択回数をカウントして利用者毎の嗜好情報を作成し、ある利用者グループに属する利用者の嗜好情報のカウント値が加算されてグループ全体の嗜好情報が作成される。その結果、提供される情報は、グループに属する全員が個人的に良いと考えるジャンルに適合する情報が提供される。しかし、各利用者が実際に過去に選択したジャンルと、グループで利用する場合に好まれるジャンルとが必ず一致するとは限らない。例えば、仕事関係のグループで利用する店舗の情報提供を望む場合において、ある利用者が家族と一緒に利用するための店舗を過去に複数回選択していたら、その家族で利用するために選択した店舗も嗜好情報に含まれるため、抽出して提供される情報に利用者が時と場合によって望まない情報まで含まれることとなり、的が絞りきれない検索結果が得られる点が課題となる。
In the technique disclosed in
特許文献３に開示の技術では、複数のユーザの関係を、ユーザＩＤ、登録個人情報、人間関係情報に基づいて、例えば、会社、家族、友人として判別し、グループに対する提供情報を、会社、家族、友人等の判別結果に基づいてグループの種類別にコンテンツを選別して提供する。しかし、特許文献３に開示の情報提供システムでは、情報提供システム側において、グループ別に予め定義された恣意的なコンテンツが配信される。例えば、友人関係のグループと判別した場合は、「リーズナブルな話題のお店」といったジャンルを抽出するため、利用者の真のニーズに適合する情報が提供されるとは限らない。
In the technique disclosed in
特許文献４に開示の技術では、ユーザ端末から送信された信号に基づいて、ユーザ固有の個人嗜好推定モデルを反映させる度合の大小を変化させ、グループのコンテンツ嗜好の推定に反映させる手法を採用しているため、ユーザが積極的に嗜好に関する情報を入力する必要がある上に、ユーザの入力時の主観が影響する。
The technique disclosed in
特許文献５に開示の技術では、ユーザグループの共通の興味の度合を得るために、ユーザの重みづけや、コンテンツ特徴に対する妥協基準を予め全て設定する必要があり、処理が煩雑となる。 In the technique disclosed in Patent Document 5, in order to obtain a degree of common interest among user groups, it is necessary to set all the user weights and compromise criteria for content features in advance, and the processing becomes complicated.
特許文献６に開示の技術は、グループに属する利用者の利用者嗜好情報の嗜好値と、店舗評価情報の評価値との近似値とを対比し、利用者ごとに適した店舗情報を候補として抽出した後、グループ利用条件下における満足度比率に応じて店舗情報を取捨選択して提供するシステムである。この特許文献６に開示の情報提供システムは、嗜好値に加えて評価値を要するため、店舗の利用経験または評価経験の無い人の情報の影響度が低くなる。また、グループの構成員の個々の満足度で推薦するため、グループの構成員の中で特に優先させたい人が居る場合の提供情報の抽出は困難である。 The technique disclosed in Patent Document 6 compares the preference value of user preference information of users belonging to a group with the approximate value of the evaluation value of store evaluation information, and sets store information suitable for each user as a candidate. After extraction, it is a system that selects and provides store information according to the satisfaction ratio under group usage conditions. Since the information providing system disclosed in Patent Document 6 requires an evaluation value in addition to the preference value, the degree of influence of information of a person who has no experience in using the store or experience of evaluation is low. Further, since the recommendation is made based on the individual satisfaction of the members of the group, it is difficult to extract the provided information when there is a person who particularly wants to give priority among the members of the group.
すなわち、特許文献１〜特許文献６に開示の手法は、グループを構成する各人の嗜好に適合する情報の抽出を行うことはできるが、グループ毎に考慮したい事情に対応する情報の提供は困難であった。例えば、職場の上司等、目上の人を含む会合の場合、グループの中に含まれる目上の人の嗜好を優先させながら全体の嗜好を反映させたいが、その様な条件で検索を行うことは困難であった。
That is, the methods disclosed in
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、グループの嗜好に適合する情報を提供する際に、グループを構成する各人の嗜好、グループの特性により細かく対応した情報の提供が可能な情報提供システム、情報提供方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and can provide information that more closely corresponds to the preference of each person constituting the group and the characteristics of the group when providing information suitable for the preference of the group. An object is to provide an information providing system, an information providing method, and a program.
前述した課題を解決するため、第１の発明は、複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供システムであって、前記ユーザ端末は、ネットワークを介して受信可能な情報を閲覧する手段と、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信する手段とを有し、前記サーバは、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶するグループ情報記憶手段と、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する個人閲覧履歴記憶手段と、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するグループ閲覧履歴記憶手段と、前記個人閲覧履歴記憶手段に記憶された個人閲覧履歴並びにグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する嗜好ベクトル特定手段と、前記嗜好ベクトル特定手段により特定された個人嗜好ベクトルと、グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する影響度算出手段と、前記影響度算出手段により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定する提供情報選定手段と、提供情報選定手段により決定された推薦順位に従った情報を送信する送信手段と、を有することを特徴とする情報提供システムである。 In order to solve the above-described problem, the first invention provides information in which a plurality of user terminals and a server are connected via a network, and the user terminal is provided with information suitable for the preference of a group of a plurality of users. In the providing system, the user terminal includes means for browsing information receivable via a network, and means for inputting group information related to a group of a plurality of users and transmitting the group information to the server, The server includes a group information storage unit that stores group information received from the user terminal, a personal browsing history storage unit that stores a personal browsing history related to information browsed from the user terminal by each user, and a group from the user terminal. A group browsing history storage means for storing a group browsing history relating to information selected and browsed, and the personal browsing Based on the personal browsing history and group browsing history stored in the history storage means, a preference vector specifying means for specifying a personal preference vector and a group preference vector, a personal preference vector specified by the preference vector specifying means, and a group preference Similarity calculation means for calculating the similarity to the vector, influence calculation means for calculating the influence of each user in the group based on the similarity obtained by the similarity calculation means, and the influence calculation means Provided information selection means for calculating a weighted sum of personal preference vectors of users belonging to a group, using the obtained degree of influence as a weight, and determining a recommendation order of information to be provided according to a calculated value order of the weighted sum of each component; Transmission means for transmitting information in accordance with the recommendation order determined by the provided information selection means, That is an information providing system.
第１の発明によれば、ユーザ端末で、予め各ユーザが個人やグループの嗜好を入力しなくても、各グループの嗜好に個別に適合した情報を選定して提供することができる。すなわち、ユーザ端末において、各ユーザの情報の閲覧履歴に基づき個人の嗜好ベクトルを特定する他、グループとして閲覧した情報の履歴に基づきグループの嗜好ベクトルを特定するので、ユーザ端末において、個人やグループの嗜好を予め設定する必要が無い。また、グループの閲覧履歴に基づき、嗜好ベクトルを特定する手段を有するので、グループの嗜好について、年齢や性別等、一般的な属性に頼ることなく、個別のグループの嗜好に適合する情報を提供することができる。さらに、実際の閲覧履歴を用いて嗜好ベクトルを特定するので、ユーザが実際に関心を持つ情報に基づき嗜好を特定することとなり、ユーザのニーズへの適応度の高い情報を提供することができる。 According to 1st invention, even if each user does not input the preference of an individual or a group beforehand with a user terminal, the information which adapted individually to the preference of each group can be selected and provided. That is, in the user terminal, the personal preference vector is specified based on the browsing history of each user's information, and the group preference vector is specified based on the history of information browsed as a group. There is no need to preset preferences. In addition, since it has a means to specify the preference vector based on the browsing history of the group, it provides information that matches the preference of the individual group without relying on general attributes such as age and sex. be able to. Furthermore, since the preference vector is specified using the actual browsing history, the preference is specified based on information that the user is actually interested in, and information with high adaptability to the user's needs can be provided.
さらに、第１の発明において、前記サーバの個人閲覧履歴情報記憶手段及びグループ閲覧履歴記憶手段は、前記ユーザ端末において閲覧された情報の閲覧回数を記憶し、前記嗜好ベクトル特定手段は、情報の閲覧回数をベクトル化することを特徴とすることが望ましい。 Furthermore, in the first invention, the personal browsing history information storage unit and the group browsing history storage unit of the server store the number of browsing times of information browsed on the user terminal, and the preference vector specifying unit is configured to browse information. It is desirable that the number of times is vectorized.
このように、嗜好ベクトル特定手段は、情報の閲覧回数に基づき嗜好ベクトルを特定することにより、簡便でありながら、嗜好との相関性の高いデータに基づき嗜好ベクトルを特定できる。 Thus, the preference vector specifying means can specify a preference vector based on data highly correlated with preference by specifying the preference vector based on the number of times information is browsed.
第２の発明は、複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供方法であって、前記ユーザ端末がネットワークを介して受信可能な情報を閲覧するステップと、前記ユーザ端末が複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、前記サーバが、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、前記サーバが、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、前記サーバが、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、前記サーバが、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、前記サーバが、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、前記サーバが、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、を備えることを特徴とする情報提供方法である。 A second invention is an information providing method in which a plurality of user terminals and a server are connected via a network, and the user terminal is provided with information suitable for the preference of a group of a plurality of users, the user providing A step in which the terminal browses information that can be received via the network, a step in which the user terminal inputs group information relating to a group of a plurality of users and transmits the group information to the server, and the server receives from the user terminal. A storage step of storing group information to be performed, a step of storing a personal browsing history related to information browsed by each user from the user terminal, and a server browsing information by selecting a group from the user terminal. Storing a group browsing history for the server and the server storing the personal browsing Identifying a personal preference vector and a group preference vector based on the history and the group browsing history, and calculating the degree of similarity between the identified personal preference vector and the group preference vector; The server calculates the influence degree of each user in the group based on the obtained similarity, and the server uses the obtained influence degree as a weight, and the weighted sum of the personal preference vectors of the users belonging to the group And determining the recommendation order of the information to be provided according to the calculated value order of the weighted sum of each component, and the server transmitting the information according to the determined recommendation order It is the information provision method characterized by this.
第２の発明によれば、各ユーザが個人やグループの嗜好を予め設定しなくても、各グループの嗜好に個別に適合した情報を選定して提供することができ、ユーザは、望ましい情報の選定が容易にできる。 According to the second invention, even if each user does not set preferences of individuals or groups in advance, it is possible to select and provide information that is individually adapted to the preferences of each group. Easy selection.
第３の発明は、第１の発明の情報提供システムの前記サーバにおいて実行され、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、前記ユーザ端末から送信され、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を受信するステップと、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。 A third invention is a program described in a computer-readable format that is executed in the server of the information providing system of the first invention, and that is transmitted from the user terminal and relates to a group of a plurality of users A step of receiving group information; a step of storing group information received from the user terminal; a step of storing personal browsing history relating to information viewed by each user from the user terminal; and a group selected from the user terminal Storing a group browsing history related to information browsed, a step of specifying a personal preference vector and a group preference vector based on the stored personal browsing history and the group browsing history, and a specified personal preference vector And the group preference vector A step of calculating a degree, a step of calculating an influence degree of each user in the group based on the obtained similarity degree, and a weighted sum of personal preference vectors of users belonging to the group with the obtained influence degree as a weight And determining the recommendation order of the information to be provided according to the calculated value order of the weighted sum of each component and transmitting the information according to the determined recommendation order to the computer. It is a program to make it.
第３の発明により、汎用のコンピュータによって第１の発明の情報提供システムを構築することが可能となる。 According to the third invention, the information providing system of the first invention can be constructed by a general-purpose computer.
本発明によれば、グループの閲覧実績に基づいて、グループの嗜好を特定し、そのグループの嗜好に適合する情報を提供することができる。特に、グループの嗜好に基づく情報の推薦順位を決定する際に、閲覧実績に基づいてグループに属する各ユーザの影響度を加味するので、影響力の大きい者の好む情報を選定可能であり、グループ固有の嗜好特性に応じた情報を提供可能となる。また、本発明は、一緒にいる人に応じて選択行動が変化するという特性を、特段の入力設定等の必要なく加味して情報を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the preference of a group is specified based on the browsing performance of a group, and the information suitable for the preference of the group can be provided. In particular, when determining the recommendation order of information based on group preferences, since the degree of influence of each user belonging to the group is taken into account based on the browsing results, it is possible to select information preferred by those who have a great influence, It is possible to provide information according to unique preference characteristics. In addition, the present invention can provide information by taking into account the characteristic that the selection behavior changes depending on the person who is together without the need for special input settings or the like.
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
まず、図１、図３を参照して、本発明を適用する情報提供システム１について説明する。図１は、本発明に係る情報提供システム１の概要を示す図である。図３は、情報提供システム１におけるサーバ２の機能の概要を説明するブロック図である。
情報提供システム１は、サーバ２と、複数のユーザ端末３とを備え、必要に応じてネットワーク４を介して通信接続されて構成される。ネットワーク４を介して、ユーザ端末３から送信される検索条件等の信号をサーバ２が受信すると、サーバ２において、適切な情報を抽出してユーザ端末３に送信する。そして、本発明に係る情報提供システム１は、複数のユーザからなるグループの嗜好を個別に特定して、その嗜好に適合する情報を選定して提供する情報提供システムである。
First, an
The
ここで、本発明の情報提供システム等で提供する情報とは、例えば、飲食店等のサービス業や物販店等の店舗に関する情報、映画、観劇、演奏会といった催事の案内等の情報、出版物に関する情報、テレビ番組や音楽に関する情報等を言う。 Here, the information provided by the information providing system of the present invention includes, for example, information on service businesses such as restaurants and stores such as merchandise stores, information on events such as movies, theaters and concerts, publications, etc. Information about TV programs and music.
サーバ２は、ユーザ情報データベース（ユーザ情報記憶手段）２０、グループ情報データベース（グループ情報記憶手段）２１、個人閲覧履歴データベース（個人閲覧履歴記憶手段）２２、グループ閲覧履歴データベース（グループ閲覧履歴記憶手段）２３、嗜好ベクトル特定手段２４、類似度算出手段２５、影響度算出手段２６、提供情報選定手段２７及び情報送信手段２８を有する。
サーバ２は、ユーザ端末３から受信した情報提供の要求に応じて、ユーザデータベース２０、グループ情報データベース２１、個人閲覧履歴データベース２２、グループ閲覧履歴データベース２３に記憶された情報に基づき、提供情報データベース２９に記憶されている複数の情報の中から個人又はグループ単位の嗜好に適合する情報を選定する機能と、選定結果をユーザ端末３に送信する機能を備えるコンピュータである。
The
In response to the information provision request received from the
また、サーバ２は、提供する情報源となる各広告主・店舗の名称、所在地、識別番号（ＩＤ）、取扱商品ジャンル、商品・サービス情報、画像等のデータを格納する提供情報データベース２９からこれらのデータを取得可能な状態で接続される。
すなわち、提供情報データベース２９は、サーバ２に備える記憶手段に記憶され、サーバ２を管理する会社の情報提供サービスに登録した広告主により提供され、情報提供システム１にて提供するために必要なデータからなるデータベースの他、ネットワーク４を介して接続される検索エンジンを利用してサーバ２が取得して提供可能なデータベースであっても良い。
The
That is, the
ユーザデータベース２０、グループ情報データベース２１、個人閲覧履歴データベース２２及びグループ閲覧履歴データベース２３は、例えば、ＤＢＭＳ（ＤａｔａＢａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：データベース管理システム）のソフトウエアがインストールされたコンピュータとして実現される。
The
ユーザデータベース２０は、ユーザ端末３から入力された各ユーザの基本情報を蓄積して記憶するデータベースである。ここで、ユーザとは、本発明に係る情報提供システムにより送信される情報提供サービスを受けることを希望した者であり、サービスの利用に際し、ユーザ登録を行う。ユーザデータベース２０に記憶されるユーザの基本情報は、ユーザ名、識別番号（ＩＤ）が挙げられ、必要に応じて年齢、性別等、情報提供に際し、参照できる情報が付加されてもよい。また、本情報提供システム１を利用する友人等が居る場合、ユーザ端末３から、各ユーザの友人情報を登録することも可能である。
The
グループ情報データベース（グループ情報記憶手段）２１は、ユーザ端末３から入力されたグループ情報を受信してグループ情報として記憶する。グループ情報とは、情報提供システム１にユーザ登録した複数のユーザで構成されたグループに関する情報である。例えば、仕事関係、友人関係、趣味のサークル関係等、ユーザが任意に選択できるグループであり、一人のユーザが複数の異なるグループに属することも可能である。グループ情報は、グループに属するユーザのユーザＩＤ等を関連付けて記憶する方法や、グループ毎にグループＩＤを発行し、ユーザデータベース２０に、各ユーザが属するグループのグループＩＤを関連付けて記憶する方法が考えられる。
The group information database (group information storage means) 21 receives group information input from the
個人閲覧履歴データベース（個人閲覧履歴記憶手段）２２は、各ユーザがユーザ端末３から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する。本発明に係る情報提供システム１は、ユーザがユーザ端末３を用いてユーザ自身の嗜好を登録する方法ではなく、ユーザ端末３から閲覧した情報の閲覧履歴に関するデータを利用して、ユーザの嗜好を特定する点が特徴の一つである。すなわち、日頃、ユーザは、ユーザ端末３で入力した検索要求に基づきサーバ２から提供される複数の情報の中から、ユーザ自身が興味を持つ情報を常に取捨選択するが、その選択履歴こそユーザの嗜好を反映するものであるという観点で嗜好を特定する。この結果、ユーザは、嗜好に関する特段の登録作業が必要ないだけでなく、ユーザが潜在的に関心を持つ分野に着目するので、嗜好との適合度がより高い情報を提供することが可能となる。
The personal browsing history database (individual browsing history storage means) 22 stores a personal browsing history related to information browsed from the
グループ閲覧履歴データベース（グループ閲覧履歴記憶手段）２３は、ユーザ端末３からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶する。
The group browsing history database (group browsing history storage means) 23 stores a group browsing history related to information browsed by selecting a group from the
本発明では、個人の嗜好は、属するグループによって変化する点に着目した。外食を例に説明すると、あるユーザが、個人としてはうどん店に好んで通うが、友人同士のグループではイタリア料理店に行く傾向があり、また、仕事上の上司を含むグループでは焼き鳥店を選ぶ傾向があるという様に、グループの特性ごとに嗜好が異なる傾向がある。この点に着目し、ユーザ端末３において情報の提供を求める処理を行う際に、特定のグループを指定し、そのグループで利用したい情報を検索すると、同一ユーザであっても、嗜好が個人や他のグループでの条件と異なるので、グループごとに閲覧履歴を記憶して、個人閲覧履歴記憶手段と同様に、グループの閲覧履歴に基づき、グループ別の嗜好を個別に特定することとした。
In the present invention, attention is paid to the fact that personal preference changes depending on the group to which the user belongs. Taking eating out as an example, a user prefers to go to an udon restaurant as an individual, but a group of friends tend to go to an Italian restaurant, and a group that includes a work boss chooses a yakitori restaurant Like there is a tendency, there is a tendency that the preference differs for each group characteristic. Focusing on this point, when performing processing for requesting provision of information in the
また、詳細は後述するが、グループを指定して検索すると、グループ全体及びその構成員の嗜好を反映した情報がサーバ２から提供される。そして、その提供された情報の中から、ユーザ端末３において詳細を閲覧した情報をサーバ２のグループ閲覧履歴データベース（グループ閲覧履歴記憶手段）２３に記憶し、次回以降の検索する場合に、グループの嗜好を特定する際に反映させる。このように、グループとその構成員である各ユーザの閲覧履歴をフィードバックさせるので、より具体的にグループの嗜好に対応する情報を選定することが可能となる。
Although details will be described later, when a group is specified and searched, information reflecting the preference of the entire group and its members is provided from the
個人閲覧履歴及びグループ閲覧履歴は、ユーザ端末３の表示装置に表示された複数の検索結果のタイトルリストの中から、より詳細な情報を得るべくユーザが選択して閲覧した場合、その情報は、ユーザがより関心を持った情報と判断して、これを記憶する。外食を例にとると、店名、提供される料理の分野、価格帯、閲覧日等の情報を個人閲覧履歴記憶手段ならびにグループ閲覧履歴手段にて記憶する。なお、サーバ２に、独自の提供情報データベース２９を有する場合、予め、店舗の店名、ＩＤ、提供される料理の分野、価格帯等の情報を関連付けてデータベース化しておき、その店舗のＩＤを閲覧履歴として記憶する方法としてもよい。
When the personal browsing history and the group browsing history are selected and browsed by the user to obtain more detailed information from among a plurality of search result title lists displayed on the display device of the
ここで、情報に対する関心の高さを判断する手法としては、図６の画面６３，６４に例示するように、ユーザ端末３において、列挙された店リストとともに表示されたチェックボックスにマークすることにより関心の高さを判断する方法が考えられる。この他、ユーザ端末３の表示装置に列挙して表示された店リストの中から任意の店を選択すると、更に詳細な情報が表示される構成とし、詳細な情報の表示の有無により、関心の高さを判断する方法が考えられる。
Here, as a method for judging the level of interest in information, as exemplified in the
次に、嗜好ベクトル特定手段２４、類似度算出手段２５、影響度算出手段２６、提供情報選定手段２７は、サーバ２におけるプログラム処理により実現される。これらの機能の詳細は情報提供システム１の処理の流れで説明する。
Next, the preference
次に、ユーザ端末３はウェブブラウザ、または情報提供システムを利用するためのアプリケーションがインストールされているコンピュータである。また、ユーザ端末３は、サーバ２へログインすると、情報検索操作画面情報を受信し、表示部に表示する。ユーザ端末３及びサーバ２は、情報検索操作画面を利用して、サーバ２からのデータの検索及び取得、提供情報リストの確認、追加、訂正等に関する種々の処理を実行する。
Next, the
なお、ユーザ端末３は、携帯電話、モバイル端末、通信機能搭載のゲーム機、汎用的なコンピュータ、デジタルテレビなどで実現することができる。
The
図２は、コンピュータ（サーバ２、ユーザ端末３）のハードウエア構成図である。なお、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
図２に示すように、コンピュータ１００は、制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、メディア入出力部１０５、通信制御部１０６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７等が、バス１０９を介して接続される。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the computer (
As shown in FIG. 2, the computer 100 includes a
制御部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１０２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１０９を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータ１００が行う処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータ１００のブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１０２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The
The ROM is a non-volatile memory and permanently stores a boot program for the computer 100, a program such as BIOS, data, and the like.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores a program, data, and the like loaded from the
記憶部１０２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
The
入力部１０３は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１０３を介して、コンピュータ１００に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部１０４は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
The
The
メディア入出力部１０５（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部１０６は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータ１００とネットワーク４間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク４を介して、他のコンピュータ１００間との通信制御を行う。
The media input / output unit 105 (drive device) inputs / outputs data, for example, a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), MO drive, etc. And other media input / output devices.
The
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１０７は、コンピュータ１００に周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータ１００は周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス１０９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
A peripheral device I / F (interface)
The
次に、図４〜図７を参照して、情報提供システム１における情報提供処理の流れについて飲食店に関する情報を提供する場合を例に挙げ、説明する。
図４は、情報提供システム１において実行される情報提供処理の手順を説明するフローチャート、図５は、情報提供システム１において実行される推薦順位の決定処理の流れを説明するフローチャート、図６は、ユーザ端末３の画面例、図７は、サーバ２における推薦順位の算出処理の一例を示すフローチャートである。
Next, with reference to FIG. 4 to FIG. 7, the flow of information providing processing in the
4 is a flowchart for explaining a procedure of information providing processing executed in the
図４に示すように、まず、ユーザ端末３でユーザに関する情報及びグループに関する情報が登録され、サーバ２に送信される（ステップＳ１）。ユーザに関する情報は、ユーザデータベース２０の説明で述べた内容が送信される。また、情報提供システム１のユーザとして登録された者の中に、友人がいれば、友人ユーザとして登録すると、ユーザデータベース２０に、友人ユーザのＩＤが関連付けて記憶される。
ここで、友人ユーザの登録は、別途設けられているソーシャルネットワークシステム等と連動するシステムとしても良い。
As shown in FIG. 4, first, information about a user and information about a group are registered in the
Here, the registration of the friend user may be a system linked with a social network system or the like provided separately.
なお、説明の便宜上、以下の実施の形態においては、一人のユーザをユーザＰとし、ユーザＰの友人ユーザをユーザＡ，Ｂ，Ｃと表記する。 For convenience of explanation, in the following embodiments, one user is referred to as user P, and a friend user of user P is referred to as users A, B, and C.
グループに関する情報とは、複数のユーザにより構成されるグループに関する情報であり、ユーザ端末３において入力されたグループ名、グループＩＤ、任意の友人ユーザＡ，Ｂ，Ｃのユーザ名、そのユーザＩＤリストを含む情報である。
The information on the group is information on a group composed of a plurality of users. The group name, the group ID, the user names of arbitrary friend users A, B, and C input on the
次に、サーバ２が、ネットワーク４を介して、ユーザ端末３から送信されたユーザ情報及びグループ情報を受信すると、それぞれ、ユーザデータベース２０、グループ情報データベース２１に記憶される（ステップＳ２）。
Next, when the
続いて、ユーザが実際に情報の提供を要求する処理、つまり検索条件の送信処理に進む（ステップＳ３）。ユーザ端末３からサーバ２に接続すると、ユーザ端末３の表示装置には、図６の画面図６１に例示するように、誰と一緒に利用する情報の提供を望むのかを選択する画面が表示される。ユーザが一人で利用する店を探す場合は、「ひとりで行く」を選択し、グループで利用する場合は、「他の人と一緒に行く」を選択する。
Subsequently, the process proceeds to a process in which the user actually requests provision of information, that is, a search condition transmission process (step S3). When the
ここで、「ひとりで行く」が選択された場合は（ステップＳ４のＹｅｓ）、サーバ２にて、後述する嗜好分析処理（ステップＳ８）へ進み、ユーザ端末３には、図６の画面図６４が表示される。個人で利用する場合の嗜好分析処理は、サーバ２にて個人閲覧履歴データベース２２に記憶された閲覧履歴（プロファイル情報）の頻度が高いものから順に嗜好を特定して、提供する情報の推薦順位を決定する。
Here, if “go alone” is selected (Yes in step S4), the
一方、ユーザ端末３にて、「他の人と一緒に行く」が選択された場合は（ステップＳ４のＮｏ）、サーバ２において、ユーザデータベース２０、グループ情報データベース２１を参照して、グループＩＤを認識し（ステップＳ５）、ユーザＰが登録した友人ユーザＡ，Ｂ，Ｃのリストあるいは、登録済みの特定グループのユーザリストが取得され、ユーザ端末３に送信される（ステップＳ６）。これを受信したユーザ端末３には、図６の画面図６２に示すように、グループのユーザリストが表示される。
On the other hand, when “go with another person” is selected on the user terminal 3 (No in step S4), the
図６の画面図６２のようにユーザ端末３に表示されたユーザリストから、参加するユーザが選択され、参加ユーザの情報がサーバ２に送信される（ステップＳ７）。
The user who participates is selected from the user list displayed on the
ユーザ端末３から送信されたグループ及び参加ユーザの情報を受信したサーバ２では、そのグループの嗜好分析処理を行う（ステップＳ８）。
この嗜好分析処理（ステップＳ８）について、図５を用いて説明する。
The
This preference analysis process (step S8) will be described with reference to FIG.
サーバ２は、ユーザ端末３から送信されたグループのＩＤに基づき、グループ情報データベース２１におけるグループの閲覧履歴情報（プロファイル情報）の有無を照会する（ステップＳ２０）。グループの閲覧履歴情報の有無により処理手順が異なる。
Based on the group ID transmitted from the
グループの閲覧履歴情報が記憶されている場合（ステップＳ２０のＹｅｓ）、続いて、サーバ２では、個人閲覧履歴データベース２２におけるグループの参加ユーザの閲覧履歴情報（プロファイル情報）の有無を照会する（ステップＳ２１）。
When the browsing history information of the group is stored (Yes in step S20), the
参加ユーザの閲覧履歴情報がある場合（ステップＳ２１のＹｅｓ）、サーバ２の嗜好ベクトル特定手段２４による処理が行われ、個人（参加ユーザ）及びグループのそれぞれの嗜好ベクトルを構成する（ステップＳ２２）。
When there is browsing history information of participating users (Yes in step S21), processing by the preference
一方、参加ユーザの閲覧履歴情報がない場合（ステップＳ２１のＮｏ）、グループの嗜好ベクトルのみで情報の推薦順位を決定する（ステップＳ２６）。 On the other hand, when there is no browsing history information of the participating user (No in step S21), the recommendation order of information is determined only by the group preference vector (step S26).
嗜好ベクトル特定手段２４は、サーバ２の個人閲覧履歴データベース（個人閲覧履歴記憶手段）２２に記憶された個人閲覧履歴並びにグループ閲覧履歴データベース（グループ閲覧履歴記憶手段）２３に記憶されたグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する。
The preference
本発明に係る情報提供システム１は、閲覧履歴に基づき、個人及びグループ単位での嗜好を特定するので、嗜好との適合性の高い情報を選定し提供することができる。特に、個々のグループで嗜好が異なる点に関して効果を発揮する。
Since the
すなわち、従来は、友人、家族、仕事関係といったカテゴリに基づき、一般的な傾向をサーバ２に予め登録しておき、それに基づき嗜好に合致する情報を提供していた。しかし、仕事関係と言っても、同僚のグループと、上司が含まれるグループとでは嗜好が異なる。また、カテゴリとしては、上司が含まれるグループに属していても、上司Ｘは焼き鳥店が好みであり、上司Ｙはフランス料理が好みであるといった具合に、グループに含まれる上司が異なるだけで嗜好が変わる場合もある。同様に、カップルというカテゴリであっても、カフェや洋食店を好むカップルがいる一方で、ラーメン店を好むカップルもいる。このように、グループのカテゴリでは一概に嗜好が特定できない点に鑑み、本発明では、グループ単位での閲覧履歴を嗜好の特定要素として加えた。
That is, conventionally, general trends are registered in advance in the
具体例として図７を示す。
嗜好ベクトルは、各ユーザ及びグループにおいて閲覧された履歴について、任意の分類を行い、各分類の閲覧回数をベクトル化する。本実施例では、外食のお店が提供する料理のジャンル別に分類し、図７（１）に示すように、（中華料理、韓国料理、すし、焼き鳥、イタリア料理、フランス料理）の順に、各分類に属する店舗の閲覧回数でベクトル化する処理をサーバ２で行う。図７では、ユーザＰの嗜好ベクトルをα、ユーザＡの嗜好ベクトルをβ、ユーザＢの嗜好ベクトルをγ、グループの嗜好ベクトルをθとする。
FIG. 7 shows a specific example.
A preference vector performs arbitrary classification | category about the browsing history in each user and group, and vectorizes the browsing frequency of each classification | category. In this embodiment, the restaurants are categorized according to the genre of food provided by the restaurant, as shown in FIG. 7 (1), in the order of (Chinese food, Korean food, sushi, yakitori, Italian food, French food). The
なお、本実施例では、お店が提供する料理のジャンル別に分類したが、個々の店別や、料金等、種々の分類が適用可能である。また、図７（１）では、各ユーザ及びグループの閲覧回数をベクトル化したが、例えば、閲覧頻度を指数化した値等を用いる処理でもよい。 In this embodiment, the categorization is based on the genre of the food provided by the shop, but various classifications such as individual shops and fees are applicable. In FIG. 7A, the number of browsing times of each user and group is vectorized. However, for example, processing using an indexed browsing frequency or the like may be used.
次に、サーバ２の類似度算出手段２５により、参加ユーザ及びグループの各嗜好ベクトルの類似度を、各人について算出する処理を行う（ステップＳ２３）。
類似度算出手段２５は、嗜好ベクトル特定手段２４により特定された個人嗜好ベクトル（図７のα、β、γ）と、グループ嗜好ベクトル（図７のθ）との類似度を算出する。
すなわち、図７（２）に示すように、各参加ユーザＰ，Ａ，Ｂの個人嗜好ベクトル（図７のα、β、γ）にグループ嗜好ベクトル（図７のθ）をそれぞれ乗じることにより類似度α´、β´、γ´を求める処理を行う。
Next, the similarity calculation means 25 of the
The similarity calculation means 25 calculates the similarity between the personal preference vector (α, β, γ in FIG. 7) specified by the preference vector specification means 24 and the group preference vector (θ in FIG. 7).
That is, as shown in FIG. 7 (2), the individual preference vectors (α, β, γ in FIG. 7) of each participating user P, A, B are respectively multiplied by the group preference vector (θ in FIG. 7). Processing for obtaining degrees α ′, β ′, and γ ′ is performed.
次に、サーバ２に有する影響度算出手段２６により、各人の影響度を算出する（ステップＳ２４）。サーバ２の影響度算出手段２６は、類似度算出手段２５により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する処理を行う。
Next, the influence degree calculating means 26 of the
すなわち、サーバ２の影響度算出手段２６により、グループにおける各ユーザＰ，Ａ，Ｂの類似度α´、β´、γ´を個人及びグループの類似度の総和（α´＋β´＋γ´）で除する処理を行って求める。
That is, the influence degree calculation means 26 of the
次に、サーバ２はサーバ２に有する提供情報選定手段２７により、上記工程で得られた各人の影響度を重みとして嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、提供する情報の推薦順位を決定する処理を行う（ステップＳ２５）。
Next, the
サーバ２の提供情報選定手段２７は、影響度算出手段２６により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定する。
The provision
例えば、図７（４）に示すように、各ユーザの類似度と影響度とを乗じたものの総和により、提供情報選定手段２７により、各ジャンルの重み付き和を算出し、さらに、算出された重み付き和を、値が大きい順に並べると、それが推薦順位となる。 For example, as shown in FIG. 7 (4), a weighted sum of each genre is calculated by the provision information selection means 27 based on the sum of the product of the similarity degree and the influence degree of each user. When the weighted sums are arranged in descending order, the recommendation rank is obtained.
本発明に用いるサーバ２の嗜好分析処理（ステップＳ９）は、グループでの情報検索が頻繁に行われると、グループ閲覧履歴情報も頻繁に更新される。
すなわち、各ユーザの閲覧履歴並びにグループとしての閲覧履歴がそれぞれフィードバックされ、相互に嗜好に基づくデータが更新されることとなるため、グループの閲覧履歴が長期間更新されていない場合等であっても、最近の嗜好の傾向を反映した情報を提供することができる。
In the preference analysis process (step S9) of the
That is, since the browsing history of each user and the browsing history as a group are fed back and the data based on the preference are mutually updated, even if the browsing history of the group has not been updated for a long time, etc. It is possible to provide information reflecting recent trends in preferences.
例えば、以前はグループでよく閲覧していた店のジャンルはイタリア料理だったが、最近、グループの中のユーザＢが中華料理の店を頻繁に閲覧しているとする。この状況において、久しぶりにグループで情報提供システムを利用した場合、従来の嗜好分析手法では、このユーザＢの中華料理に関する嗜好の傾向は反映されず、長期間閲覧されなかったグループの閲覧履歴に基づいて、イタリア料理店が推薦情報の上位として提供されることとなる。 For example, it is assumed that the genre of a store that was often browsed in the group before was Italian cuisine, but recently, user B in the group frequently browses Chinese restaurants. In this situation, when the information providing system is used in a group for the first time in a long time, the conventional preference analysis method does not reflect the tendency of preference regarding the Chinese food of the user B, and is based on the browsing history of the group that has not been browsed for a long time. Thus, an Italian restaurant will be provided as the top recommendation information.
しかし、本発明に係る情報提供システム１では、ユーザＢの最近の嗜好に関する情報が個人閲覧履歴データベース２２に記憶されており、グループにおける検索においても、このユーザＢの個人閲覧履歴の情報が嗜好分析に反映される。その結果、中華料理店が推薦順位の上位に示すことができる。
However, in the
すなわち、グループの中に本情報提供システム１を頻繁に利用しているユーザＢが居る場合、このユーザＢの閲覧履歴の回数が他のユーザＡ，Ｐより高いため、グループに対するユーザＢの影響度が高い。そして、嗜好ベクトルは、閲覧の回数をそのままベクトル化したものであるため、ユーザＢが本情報提供システム１を頻繁に利用していれば、ユーザＢの嗜好ベクトルとグループの嗜好ベクトルの類似度は大きい値が維持される。
That is, when there is a user B who frequently uses the
例えば、１か月前は、各ユーザ及びグループの嗜好ベクトルが図７（１）の状況であったとする。
・ユーザＰの嗜好ベクトル（５、３、０、０、０、０）
・ユーザＡの嗜好ベクトル（０、０、５、３、０、０）
・ユーザＢの嗜好ベクトル（０、０、０、０、５、３）
・グループの嗜好ベクトル（０、０、０、３、５、０）
For example, it is assumed that the preference vector of each user and group was in the situation shown in FIG.
-User P's preference vector (5, 3, 0, 0, 0, 0)
User A's preference vector (0, 0, 5, 3, 0, 0)
User B's preference vector (0, 0, 0, 0, 5, 3)
Group preference vector (0, 0, 0, 3, 5, 0)
その後１ヶ月間、ユーザＢだけが本情報提供システム１を利用した場合、現在のプロファイルはユーザＢのみが変化した以下の状態となる。この場合も、グループの類似度、影響度は１か月前と同じ値になる。このように、ユーザの嗜好ベクトルが変化しても、グループの嗜好ベクトルが変わらなければ、類似度、影響度はあまり変わらない結果となる。
・ユーザＰ嗜好ベクトル（５、３、０、０、０、０）
・ユーザＡ嗜好ベクトル（０、０、５、３、０、０）
・ユーザＢ嗜好ベクトル（５、０、０、０、５、３）
・グループの嗜好ベクトル（０、０、０、３、５、０）
When only the user B uses the
User P preference vector (5, 3, 0, 0, 0, 0)
User A preference vector (0, 0, 5, 3, 0, 0)
User B preference vector (5, 0, 0, 0, 5, 3)
Group preference vector (0, 0, 0, 3, 5, 0)
図５のステップＳ２０において、グループの閲覧履歴情報が記憶されていない場合の説明に戻る。グループの閲覧履歴情報が記憶されていない場合（ステップＳ２０のＮｏ）、続いて、サーバ２では、個人閲覧履歴データベース２２におけるグループの参加ユーザの閲覧履歴情報（プロファイル情報）の有無を照会する（ステップＳ２１）。
Returning to the description of the case where the group browsing history information is not stored in step S20 of FIG. When the browsing history information of the group is not stored (No in Step S20), the
グループの閲覧履歴情報が記憶されておらず、且つ、参加ユーザの閲覧履歴情報（プロファイル情報）が記憶されている場合（ステップＳ２７のＹｅｓ）、サーバ２は、上述の影響度算出手段２６において、一律に各ユーザＰ，Ａ，Ｂの影響度を１と規定し（ステップＳ２８）、ステップＳ２５の重み付き和を算出する（ステップＳ２５）。
When the browsing history information of the group is not stored, and the browsing history information (profile information) of the participating users is stored (Yes in step S27), the
また、グループの閲覧履歴情報が記憶されておらず、且つ、参加ユーザの閲覧履歴情報（プロファイル情報）も記憶されていない場合（ステップＳ２７のＮｏ）、サーバ２は、上述の影響度算出手段２６において、ユーザ端末３の利用者であるユーザＰの影響度を１、他のユーザの影響度をゼロと一律に規定して重み付き和を算出して推薦順位を決定する処理を行う（ステップＳ２９）。
以上が図４の嗜好分析（ステップＳ８）の具体的な処理である。
When the browsing history information of the group is not stored and the browsing history information (profile information) of the participating user is not stored (No in step S27), the
The above is the specific processing of the preference analysis (step S8) in FIG.
続いて、図４に示すように、サーバ２の提供情報選定手段２７において、得られた推薦順位に従って、提供すべき情報を順位付けして選定する（ステップＳ９）。
情報送信手段２８は、提供情報選定手段２７により決定された推薦順位に従った推薦情報を送信する。つまり、サーバ２において、順位付けされた情報をユーザ端末３に表示可能なデータに構成して、ユーザ端末３に送信される（ステップＳ１０）。
Subsequently, as shown in FIG. 4, the provision information selection means 27 of the
The
次に、ユーザ端末３では、サーバ２から提供された情報を閲覧する（ステップＳ１１）。このとき、ユーザ端末３から、詳細を閲覧した情報リストに関する情報がサーバ２へ送信される（ステップＳ１２）。そして、その情報を受信したサーバ２では、グループの閲覧履歴情報として、グループ閲覧履歴データベース２３に記憶する処理が行われる（ステップＳ１３）。
Next, the
一方、ユーザ端末３では、提供された情報を確認した結果、再度、サーバ２から情報の提供を受ける場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）は、検索条件を送信する処理（ステップＳ３）に戻り、上述の処理を繰り返す。
また、一方、ユーザ端末３では、提供された情報を確認した結果、再度、サーバ２から情報の提供を受けない場合（ステップＳ１４のＮｏ）は、処理を終了する。
On the other hand, when the
On the other hand, if the
以上に説明した本発明に係る情報提供システム１は、ユーザが過去に行った情報の閲覧履歴から、グループにおける各ユーザの重み（影響度）が自動的かつ最適に算出できる。したがって、従来のように、各ユーザが自身の好み等について予め設定するような手続きが、本発明では必要なく、気に入ったお店等の情報をチェックするだけで、自動的に各ユーザのグループにおける影響度が算出でき、その影響度を加味した推薦ができる。また、グループの一般的なカテゴリ等から嗜好を設定する従来の技術と異なり、各ユーザ、グループの嗜好を個別に直接的に反映させることができる。
The
また、本発明に係る情報提供システム１は、グループ内において影響力の高いユーザを検出し、そのユーザを重視する推薦ができるため、一緒にいる相手によってその時に欲するコンテンツが変わるという人の特性を加味した推薦情報を提供することができる。
In addition, the
なお、上述の実施形態に記載されるものは本発明の一適用例であり、これに限定されない。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 In addition, what is described in the above-described embodiment is an application example of the present invention, and is not limited to this. In addition, it is obvious that those skilled in the art can come up with various changes and modifications within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. It is understood.
１・・・情報提供システム
２・・・サーバ
３・・・ユーザ端末
４・・・ネットワーク
２４・・嗜好ベクトル特定手段
２５・・類似度算出手段
２６・・影響度算出手段
２７・・提供情報選定手段
２８・・情報送信手段
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記ユーザ端末は、
ネットワークを介して受信可能な情報を閲覧する手段と、
複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信する手段とを有し、
前記サーバは、
前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶するグループ情報記憶手段と、
各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する個人閲覧履歴記憶手段と、
前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するグループ閲覧履歴記憶手段と、
前記個人閲覧履歴記憶手段に記憶された個人閲覧履歴並びにグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する嗜好ベクトル特定手段と、
前記嗜好ベクトル特定手段により特定された個人嗜好ベクトルと、グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する影響度算出手段と、
前記影響度算出手段により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定する提供情報選定手段と、
提供情報選定手段により決定された推薦順位に従った情報を送信する送信手段と、
を有することを特徴とする情報提供システム。 A plurality of user terminals and a server are connected via a network, and the information providing system provides the user terminal with information suitable for the taste of a group consisting of a plurality of users,
The user terminal is
Means for browsing information receivable via the network;
Means for inputting group information relating to a group of a plurality of users and transmitting the group information to the server,
The server
Group information storage means for storing group information received from the user terminal;
Personal browsing history storage means for storing a personal browsing history related to information viewed by each user from the user terminal;
Group browsing history storage means for storing a group browsing history related to information browsed by selecting a group from the user terminal;
A preference vector specifying means for specifying a personal preference vector and a group preference vector based on the personal browsing history and the group browsing history stored in the personal browsing history storage means;
Similarity calculating means for calculating the similarity between the personal preference vector specified by the preference vector specifying means and the group preference vector;
An influence degree calculating means for calculating the influence degree of each user in the group based on the similarity degree obtained by the similarity degree calculating means;
Using the degree of influence obtained by the degree of influence calculation means as a weight, calculate a weighted sum of personal preference vectors of users belonging to the group, and determine a recommendation order of information to be provided according to the order of the calculated value of the weighted sum of each component Provided information selection means,
Transmitting means for transmitting information according to the recommendation order determined by the provided information selecting means;
An information providing system characterized by comprising:
前記嗜好ベクトル特定手段は、情報の閲覧回数をベクトル化することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。 The personal browsing history information storage unit and the group browsing history storage unit of the server store the number of browsing times of information browsed on the user terminal,
The information providing system according to claim 1, wherein the preference vector specifying unit vectorizes the number of times of browsing information.
前記ユーザ端末がネットワークを介して受信可能な情報を閲覧するステップと、
前記ユーザ端末が複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信するステップと、
前記サーバが、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、
前記サーバが、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、
前記サーバが、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、
前記サーバが、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、
前記サーバが、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、
前記サーバが、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、
前記サーバが、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、
前記サーバが、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、
を備えることを特徴とする情報提供方法。 A plurality of user terminals and a server are connected via a network, and an information providing method for providing information that matches the taste of a group of a plurality of users to the user terminal,
Browsing information receivable by the user terminal via a network;
The user terminal inputting group information related to a group of a plurality of users and transmitting the group information to the server;
A storage step in which the server stores group information received from the user terminal;
The server stores a personal browsing history related to information viewed by each user from the user terminal;
Storing a group browsing history related to information browsed by the server selecting a group from the user terminal;
The server identifying a personal preference vector and a group preference vector based on the stored personal browsing history and the group browsing history;
The server calculates a similarity between the identified personal preference vector and the group preference vector;
The server calculates the degree of influence of each user in the group based on the obtained similarity;
The server uses the obtained degree of influence as a weight, calculates a weighted sum of personal preference vectors of users belonging to the group, and determines a recommendation order of information to be provided according to a calculated value order of the weighted sum of each component Steps,
The server transmitting information according to the determined recommendation order;
An information providing method comprising:
前記ユーザ端末から送信され、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を受信するステップと、
前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、
各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、
前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、
記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、
特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、
得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、
得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、
決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 A program that is executed in the server of the information providing system according to claim 1 and described in a computer-readable format,
Receiving group information transmitted from the user terminal and related to a group of a plurality of users;
Storing the group information received from the user terminal;
Storing a personal browsing history related to information viewed by each user from the user terminal;
Storing a group browsing history related to information browsed by selecting a group from the user terminal;
Identifying a personal preference vector and a group preference vector based on the stored personal browsing history and the group browsing history;
Calculating a similarity between the identified personal preference vector and the group preference vector;
Calculating the influence of each user in the group based on the obtained similarity;
Calculating the weighted sum of the personal preference vectors of users belonging to the group, using the obtained degree of influence as a weight, and determining the recommendation order of information to be provided according to the calculated value order of the weighted sum of each component;
Transmitting information according to the determined recommendation order;
A program for causing a computer to execute processing including
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011279457A JP5831204B2 (en) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Information providing system, information providing method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011279457A JP5831204B2 (en) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Information providing system, information providing method, and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2013131009A true JP2013131009A (en) | 2013-07-04 |
| JP5831204B2 JP5831204B2 (en) | 2015-12-09 |
Family
ID=48908517
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011279457A Expired - Fee Related JP5831204B2 (en) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Information providing system, information providing method, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5831204B2 (en) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016126551A (en) * | 2015-01-05 | 2016-07-11 | 株式会社日本総合研究所 | Search server and search method with season ticket information |
| JP2016526747A (en) * | 2014-06-25 | 2016-09-05 | ベイジン バイドゥペイ サイエンス アンド テクノロジー カンパニー リミテッドＢｅｉｊｉｎｇ Ｂａｉｄｕｐａｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ． | Method and apparatus for performing data mining based on user search act |
| JP2016538620A (en) * | 2013-10-14 | 2016-12-08 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | Use of social information to recommend applications |
| JP2017126215A (en) * | 2016-01-14 | 2017-07-20 | ヤフー株式会社 | Device, method, and program for selecting information |
| CN109145223A (en) * | 2018-09-28 | 2019-01-04 | 合肥工业大学 | A kind of social recommendation method propagated based on social influence power |
| CN111694884A (en) * | 2020-06-12 | 2020-09-22 | 广元量知汇科技有限公司 | Intelligent government affair request processing method based on big data |
| JP2020160710A (en) * | 2019-03-26 | 2020-10-01 | 株式会社Ｔｒｕｅ Ｄａｔａ | Data processing device and data processing method |
| CN112215052A (en) * | 2019-07-10 | 2021-01-12 | 丰田自动车株式会社 | Information determination device and information determination method |
| JP2021033797A (en) * | 2019-08-28 | 2021-03-01 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | Field work support device, field work support method, and field work support program |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004320217A (en) * | 2003-04-14 | 2004-11-11 | Sony Corp | Information providing system, mobile terminal device, grouping device, information providing device, service providing-side instrument, information providing method, and computer program concerning them |
| JP2008234274A (en) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Brother Ind Ltd | Content distribution server, content distribution system with content distribution server, and content distribution program |
| JP2011186829A (en) * | 2010-03-09 | 2011-09-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Information processor, information processing method, and program for the same |
-
2011
- 2011-12-21 JP JP2011279457A patent/JP5831204B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004320217A (en) * | 2003-04-14 | 2004-11-11 | Sony Corp | Information providing system, mobile terminal device, grouping device, information providing device, service providing-side instrument, information providing method, and computer program concerning them |
| JP2008234274A (en) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Brother Ind Ltd | Content distribution server, content distribution system with content distribution server, and content distribution program |
| JP2011186829A (en) * | 2010-03-09 | 2011-09-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Information processor, information processing method, and program for the same |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016538620A (en) * | 2013-10-14 | 2016-12-08 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | Use of social information to recommend applications |
| US11188543B2 (en) | 2013-10-14 | 2021-11-30 | International Business Machines Corporation | Utilizing social information for recommending an application |
| US10896461B2 (en) | 2014-06-25 | 2021-01-19 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for data mining based on users' search behavior |
| JP2016526747A (en) * | 2014-06-25 | 2016-09-05 | ベイジン バイドゥペイ サイエンス アンド テクノロジー カンパニー リミテッドＢｅｉｊｉｎｇ Ｂａｉｄｕｐａｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ． | Method and apparatus for performing data mining based on user search act |
| JP2016126551A (en) * | 2015-01-05 | 2016-07-11 | 株式会社日本総合研究所 | Search server and search method with season ticket information |
| JP2017126215A (en) * | 2016-01-14 | 2017-07-20 | ヤフー株式会社 | Device, method, and program for selecting information |
| CN109145223A (en) * | 2018-09-28 | 2019-01-04 | 合肥工业大学 | A kind of social recommendation method propagated based on social influence power |
| CN109145223B (en) * | 2018-09-28 | 2021-03-09 | 合肥工业大学 | Social recommendation method based on social influence propagation |
| JP2020160710A (en) * | 2019-03-26 | 2020-10-01 | 株式会社Ｔｒｕｅ Ｄａｔａ | Data processing device and data processing method |
| US20210012409A1 (en) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information determination device and information determination method |
| EP3764306A1 (en) | 2019-07-10 | 2021-01-13 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information determination device and information determination method |
| CN112215052A (en) * | 2019-07-10 | 2021-01-12 | 丰田自动车株式会社 | Information determination device and information determination method |
| JP2021033797A (en) * | 2019-08-28 | 2021-03-01 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | Field work support device, field work support method, and field work support program |
| JP7269831B2 (en) | 2019-08-28 | 2023-05-09 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | Field work support device, field work support method and field work support program |
| CN111694884A (en) * | 2020-06-12 | 2020-09-22 | 广元量知汇科技有限公司 | Intelligent government affair request processing method based on big data |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5831204B2 (en) | 2015-12-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5831204B2 (en) | Information providing system, information providing method, and program | |
| US10846775B1 (en) | Identifying item recommendations through recognized navigational patterns | |
| US9633116B2 (en) | Endorsing local search results | |
| US8266131B2 (en) | Method and a system for searching information using information device | |
| US9177063B2 (en) | Endorsing search results | |
| US9110894B2 (en) | Systems and methods for determining related places | |
| AU2012283930B2 (en) | A recommendation engine that processes data including user data to provide recommendations and explanations for the recommendations to a user | |
| US8549013B1 (en) | Systems and methods for determining interest in an item or category of items | |
| US20130024464A1 (en) | Recommendation engine that processes data including user data to provide recommendations and explanations for the recommendations to a user | |
| US20140067596A1 (en) | Methods and apparatus for recommending products and services | |
| JP4914613B2 (en) | Evaluation information management system, evaluation information management program, and evaluation information management method | |
| EP2568395A1 (en) | Method and apparatus for automatic generation of recommendations | |
| WO2014176241A2 (en) | Explanations for personalized recommendations | |
| US8997008B2 (en) | System and method for searching through a graphic user interface | |
| KR101707660B1 (en) | An e-commerce system based on interest category using related keywords | |
| JP2017134744A (en) | Information processing system, information processing method, and information processing program | |
| JP6945518B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
| JP2018142033A (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| CN112232916B (en) | Commodity recommendation method, device and equipment | |
| JP6443431B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| KR20230088007A (en) | System and method for providing user customized food information based artificial intelligence | |
| WO2022211726A1 (en) | Methods and systems for generating recommendations for menu card data | |
| Hallström | Group Recommender System for Restaurant Lunches |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141024 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150623 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150630 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150827 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150929 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20151012 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5831204 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |